#!/bin/bash

ROOT_PATH="./ImageNet-100/GANs/BigGAN"
DATA_PATH="./datasets/ImageNet-100/"

EPOCHS=2000
BATCHSIZE=128

python train.py \
--model BigGANdeep \
--root_path $ROOT_PATH --seed 2021 \
--data_root $DATA_PATH --dataset I100_128_hdf5 --parallel --shuffle --num_workers 0 --batch_size $BATCHSIZE --load_in_mem --no_pin_memory --augment \
--num_epochs $EPOCHS \
--num_G_accumulations 8 --num_D_accumulations 8 \
--num_D_steps 1 --G_lr 1e-4 --D_lr 4e-4 --D_B2 0.999 --G_B2 0.999 \
--G_attn 64 --D_attn 64 \
--G_ch 128 --D_ch 128 \
--G_depth 2 --D_depth 2 \
--G_nl inplace_relu --D_nl inplace_relu \
--SN_eps 1e-6 --BN_eps 1e-5 --adam_eps 1e-6 \
--G_ortho 0.0 \
--G_shared \
--G_init ortho --D_init ortho \
--hier --dim_z 128 --shared_dim 128 \
--ema --use_ema --ema_start 20000 --G_eval_mode \
--test_every 1000 --no_fid --save_every 1000 --num_best_copies 5 --num_save_copies 2 \
--DiffAugment_policy 'color,translation,cutout' \
2>&1 | tee output_biggan_deep_I100_2021.txt